Python中数值线性代数的仪器化

Question

我在数值线性代数中使用numpy。例如，我怀疑，如果我在执行某些计算时做一些小的修改，以使它们更节省内存，我可以获得更好的性能。在

我想知道python中是否有任何形式的检测缓存和TLB未命中的工具。有一个非常好的api，PAPI，我在最近的一个类中了解到，但是它没有Python接口：

http://icl.cs.utk.edu/papi/overview/index.html

另外，有没有一个好的方法来描述numpy或其他python数字代码？timeit模块很难集成到代码中。mpi4py有一个很好的方法来使用MPE库进行概要分析。演示代码片段（demo/mpe日志记录/cpilog.py)公司名称：

communication   = MPE.newLogState("Comunicate",  "red")
with communication:
    comm.Bcast([n, MPI.INT], root=0)

将创建一个可以以图形方式显示的日志文件。但这有点特定于MPI。在

谢谢。在

Answer 1

也许其中一个提供的分析器可能会帮助您找到热点？在

见profiling python

这些可能不会提供足够的细节来触发直接行动，但应该指出在哪里寻求改进，并帮助确定收益递减点。在

Answer 2

robertkern（NumPy开发人员之一）为这个场景编写了line_profiler。它比hotspot/cProfile更适合分析NumPy重代码。在